Introductie tot Big Data Analytics Tools
Big data-analyse is het proces, het wordt gebruikt om de gevarieerde en grote hoeveelheid gegevenssets te onderzoeken die onbekende correlaties, verborgen patronen, markttrends, klantvoorkeuren en de meeste nuttige informatie aan het licht brengen die organisaties helpt om zakelijke beslissingen te nemen op basis van over meer informatie uit Big data-analyse. Het is mogelijk om gegevens zeer snel en efficiënt te verwerken. Dat omvat het analyseren van de gegevens en het gebruik van het resultaat. Dit kost minder moeite en is efficiënter wanneer dit niet mogelijk is met meer traditionele business intelligence-oplossingen.
Het concept van Big data Analytics-tools:
Big Data Analytics-tools zijn erg belangrijk voor ondernemingen en grootschalige industrieën vanwege de enorme hoeveelheid Data die wordt gegenereerd en beheerd door moderne organisatorische tools met behulp van Bigdata-tools. Big Data Analytics-tools helpen bedrijven om tijd en geld te besparen en ook om inzichten te verkrijgen in datagestuurde beslissingen.
Big Data-analyse is het complete proces van het verzamelen, verzamelen, organiseren en analyseren van de enorme hoeveelheden gegevens (ook wel Big Data genoemd) om de patronen te observeren / identificeren en ook andere nuttige informatie die nodig is voor zakelijke beslissingen. Het proces - Big Data-analyse helpt organisaties om de informatie die aanwezig is in de gegevenssets beter te begrijpen. De man die werkt als analisten die met Big Data werken, zal doorgaans de kennis hebben die voortkomt uit het analyseren van de gegevens. Er zijn verschillende soorten tools beschikbaar onder de Data Analytics die helpen bij het verbeteren van de gegevensanalyse van het proces: gegevensanalyse, gegevensreiniging, datamining, datavisualisatie, data-integratie, data-opslag en beheer.
Voor het proces van big data-analyse is er behoefte aan zeer krachtige analyses. Vandaar om zo'n enorme hoeveelheid gegevens te analyseren, gespecialiseerde softwaretools die nodig zijn voor het Big Data-analyseproces en toepassingen voor voorspellende analyse, datamining, tekstmining, forecasting en data-optimalisatie.
Voordelen van Big Data Analytics:
Het gebruik van Big Data Analytics heeft veel voordelen. Dit proces van big data-analyse met hoge prestaties op het gebied van voorspellende analyse, datamining, text mining, het voorspellen van die data en optimalisatie helpt de ondernemingen om op veel gebieden voordeel te behalen, waaronder nieuwe omzetkansen in het bedrijfsleven, voor een effectievere marketing van de producten, door een veel betere klantenservice te bieden, de operationele efficiëntie te verbeteren en ook beslissingen te nemen over concurrentievoordelen ten opzichte van concurrenten op de markt.
Om specifiek te zijn voor het Big Data Analytics-proces, stelt het bedrijven in staat om hun enorme hoeveelheid gegevens te analyseren / te beperken tot de meest relevante informatie en analyseert het om kritieke zakelijke beslissingen te nemen. Deze proactieve benadering van bedrijven is transformerend omdat het analisten en besluitvormers de mogelijkheid biedt om vooruit te gaan met de beste kennis en inzichten die beschikbaar zijn, vaak in realtime.
Hoe Big Data Analytics werkt en de belangrijkste technologieën:
Zoals eerder vermeld, is een big data-analyseproces geen enkele activiteit die een enorme hoeveelheid gegevens omvat. In plaats daarvan is het geavanceerde analyse die kan worden toegepast op grote gegevens, maar in werkelijkheid werken verschillende soorten verschillende technologieën samen om de meeste waarde uit informatie te halen. Hieronder staan de grootste en belangrijke technologieën die betrekking hebben op het big data-analyseproces:
- Gegevensbeheer
- Datamining
- Hadoop
- Analyse in het geheugen
- Voorspellende analyse.
- Tekst mijnen
Er is 'N' aantal Big Data Analytics-tools, hieronder is de lijst van enkele van de beste tools die worden gebruikt om Big Data op te slaan en te analyseren. Deze Big Data Analytics-tools kunnen verder worden ingedeeld in twee opslag- en query's / analyses.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, een tool voor big data-analyse, een op Java gebaseerd gratis softwareframework. Het helpt bij het effectief opslaan van een enorme hoeveelheid gegevens op een opslagplaats die bekend staat als een cluster. Het speciale kenmerk van dit framework is dat het parallel op een cluster wordt uitgevoerd en ook enorme gegevens kan verwerken over alle knooppunten erin. Er is een opslagsysteem in Hadoop, in de volksmond bekend als het Hadoop Distributed File System (HDFS), dat helpt om de grote hoeveelheid gegevens te splitsen en te verdelen over vele knooppunten in een cluster. Het voert ook het replicatieproces van gegevens in een cluster uit, waardoor een hoge beschikbaarheid en herstel van de storing wordt geboden - wat de fouttolerantie verhoogt.
-
KNIME:
KNIME Analytics Platform is een van de toonaangevende open oplossingen voor datagestuurde innovatie. Deze tool helpt bij het ontdekken van het potentieel en verborgen in een enorme hoeveelheid gegevens, het voert ook de mijne uit voor nieuwe inzichten of voorspelt de nieuwe toekomst. De KNIME Analytics Platform-tool is een zeer nuttige toolbox voor datawetenschappers.
-
OpenRefine:
OpenRefine wordt geïntroduceerd als Google Verfijnen. Deze tool is een van de efficiënte tools om te werken aan de rommelige en grote hoeveelheid gegevens, die allemaal omvatten: gegevens opschonen, die gegevens transformeren van het ene formaat naar het andere, en ook uitvoeren met webservices en externe gegevens. Het open hulpmiddel voor het verfijnen helpt bij het eenvoudig verkennen van grote gegevenssets.
-
Oranje:
Orange is een beroemde open-source datavisualisatie en helpt bij data-analyse voor beginners en ook voor de expert. Deze tool biedt interactieve workflows met een grote toolbox-optie om dezelfde te creëren die helpt bij de analyse en visualisatie van gegevens. Een oranje tool heeft veel en verschillende visualisaties, waaronder staafdiagrammen, bomen, spreidingsplots, dendrograms, netwerken en heatmaps.
-
RapidMiner:
RapidMiner-tool werkt met visuele programmering en is ook veel in staat om de gegevens te manipuleren, analyseren en modelleren. RapidMiner-tools maken data science-teams eenvoudiger en productiever door een open-sourceplatform te gebruiken voor al hun taken zoals machine learning, data prep en modelimplementatie. Vanwege zijn uniformiteit in het data science-platform versnelt het bouwen van complete analytische workflows in een enkele omgeving die helpt bij het dramatisch verbeteren van de efficiëntie en de korte tijdsduur voor waarde voor data science-projecten.
Enkele voorbeelden / gebieden met Big data Analytics-tools:
Big data-analysetools hebben veel behoefte aan bedrijven / ondernemingen die afhankelijk zijn van snelle en behendige beslissingen om zo concurrerend te blijven, en hoogstwaarschijnlijk big data-analysetools zijn belangrijk terwijl zakelijke beslissingen gebaseerd zijn op hun eerdere bedrijfsgegevens. Hieronder staan enkele van de verschillende soorten organisaties die van deze technologie gebruik kunnen maken:
Reizen en gastvrijheid:
In de reis- en horecabranche is het een zeer belangrijke en sleutelfactor om klanten tevreden te houden, maar het is moeilijker om klanten tevreden te stellen. In Resorts en casino's krijgen ze bijvoorbeeld een zeer korte kans om de klantervaring te veranderen. Daarom bieden toepassingen van Big data-analyse de mogelijkheid om klantgegevens te verzamelen, statistische analyse toe te passen om deze bedrijven beter te begrijpen en te verbeteren.
Kleinhandel:
Tegenwoordig is de klantenservice een enorme boom geworden in vergelijking met de afgelopen decennia, goed geïnformeerde klanten blijven zoeken en verwachten dat retailers precies begrijpen wat ze willen en wanneer die producten het nodig hebben. Hier komt Big Data-analysetechnologie in beeld en helpt de retailers aan de eisen van de klant te voldoen.
Regering:
Er zijn maar weinig en bepaalde overheidsinstanties staan altijd voor een grote uitdaging, zoals het opstellen van de begroting voor het publiek zonder concessies te doen aan kwaliteit of productiviteit. Vandaar dat veel bureaus big data-analyses gebruiken; die hen helpt bij het stroomlijnen van operaties terwijl het bureau een correcter beeld krijgt van criminele activiteiten om te voorkomen dat een haalbaar en goed budget wordt opgesteld.
Gezondheidszorg:
Big data-analyse kan ook worden gebruikt in de gezondheidszorg. Het bijhouden van de patiëntendossiers, hun verzekeringsinformatie en gezondheidsplannen en ook alle andere soorten informatie die moeilijk te beheren zijn. Daarom zijn het zo belangrijke toepassingen van big data-analysetechnologie in de gezondheidszorg.
Conclusie - Big data Analytics-tools
In de huidige situatie groeit de hoeveelheid gegevens samen met de wereldbevolking en de technologische groei. Dit is een duidelijk teken / indicatie van het steeds grotere gebruik en de noodzaak van Big Data-analyseoplossingen. Big Data is niet alleen een trend van technologie, maar het is een bedrijfspraktijk dat de industrie / onderneming helpt om in deze competitieve wereld te blijven om hun proactieve gegevensgestuurde zakelijke beslissingen te nemen om de prestaties van verkoop- en marketingteams te verbeteren en de omzet te verhogen.
Aanbevolen artikelen:
Dit is een gids geweest voor Big Data-analysetools in de echte wereld. Hier hebben we de verschillende Big Data Analytics-tools zoals Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine, etc. besproken. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Big data-analyse in de horeca
- Big Data versus Predictive Analytics
- Datamining versus tekstmining